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基于数据关联性分析的飞轮异常检测 总被引:1,自引:0,他引:1
针对航天器早期故障在闭环系统下难以被检测、数学模型难以精确建立的问题,提出了一种基于数据关联性分析的归纳式系统异常监测(IMS)方法。该方法采用无监督学习的聚类算法,利用具有关联性的参数构建数据向量,通过聚类分析自动建立健康数据向量的族类阈值区间。关联关系的破坏将引起部分参数超出族类阈值区间,使系统的异常程度存在模糊性与随机性。引入云模型评价指标,将闭环系统异常程度的不确定性通过熵与超熵定量表示,从而更加准确地判断闭环系统的异常程度。仿真结果表明:该方法能够建立卫星飞轮闭环系统的族类知识库,并可以根据云模型提供的定性知识有效判断系统的异常程度。 相似文献
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研究了一类约束条件复杂、具有多时间窗口特性的天地测控资源联合调度问题。建立了涵盖多种约束的问题数学模型和基于测控弧段时间序的无圈有向图模型,提出了一种蚁群优化-模拟退火算法(ACO\|SA)求解问题。探讨了两种算法的融合策略,完成了包括状态转移规则、可行解生成策略、信息素更新准则、邻域结构、快速退火计划等关键技术的设计实现。多个算例仿真和结果分析表明,测控弧段时间序能保证ACO\|SA得到高质量的优化结果,模拟退火机制能有效提高蚁群优化算法的收敛速度和求解质量,相比于基本遗传算法和先到先服务算法,ACO\|SA能得到质量更好的解。 相似文献
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基于分层有向图的航天器故障诊断 总被引:4,自引:0,他引:4
针对航天器在轨故障诊断系统在实时性、准确性和完备性上的要求,提出了基于分层有向图的新的定性诊断方法。采用有向图分层策略,减小故障源搜索空间的大小;利用故障传播路径上的测试节点间的定性关系,回溯搜索不相容支路找出故障源候选集合,并且通过部件故障概率和故障传播的权重对候选故障源进行故障可能性的排序。应用提出的方法,建立了某卫星一次电源系统的定性诊断模型,并进行了故障诊断的仿真测试。结果表明该诊断方法是高效的,诊断结果准确而且完备。该方法适用于航天器在轨故障诊断。 相似文献
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航天故障诊断系统中内存紧张情况下的汉字处理技术,包括读取汉字字形点阵信息,建立小字库和点阵汉字显示技术、以及显示原理作了介绍并给出了完整的模块程序代码。 相似文献
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